Ingeniería de Sistemas RE (Colección Restringida)
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Item Analítica de datos aplicada al uso de objetos virtuales de aprendizaje (OVA) en la educación superior(2021) Ramírez Bermúdez, Allison; Rendón Molina, María Fernanda; Gil Vera, Víctor DanielLos objetos virtuales de aprendizaje (OVA) son herramientas educativas que buscan emular a un docente o tutor humano en sus habilidades pedagógicas y comunicativas. Su principal ventaja es que pueden ser reutilizados y empleados en cualquier lugar desde un dispositivo móvil u ordenador de escritorio, incentivan el autoaprendizaje y son reutilizables. Se han desarrollado OVA en diferentes áreas de conocimiento; ciencias exactas y naturales, biología, medicina, economía y finanzas, ciencias sociales y humanas, entre otros. En el contexto de la pandemia generada por el COVID-19, los OVA se constituyen como una herramienta de gran utilidad en el proceso de aprendizaje en universidades. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis de sentimientos para conocer la percepción que tienen las personas sobre el uso de OVA. Se emplearon 1000 comentarios de la red social Twitter y el software Rcran 4.0.4. Se concluye que, es positiva la percepción identificada en la mayoría de los comentarios, a pesar de que los OVA no son ampliamente utilizados en universidades latinoamericanas, la implementación de los mismos puede transformar el modelo tradicional de enseñanza y contribuir al fortalecimiento de la educación remota.Item Conexión bluetooth para conectar un app con un dispositivo(Universidad Católica Luis Amigó, 2021-11-05) Gutiérrez López, Juan Pablo; Torres Pardo, Ingrid DurleyEl presente informe final, como auxiliar de investigación está enfocado a apoyar y facilitar el proceso de evaluación de la evidencia del proceso de formación bajo la modalidad en investigación articulado a un proyecto de investigación, con respecto a los compromisos adquiridos. Este informe facilita conocer el cumplimiento total de los resultados esperados. Los informes finales se constituyen en una fuente de información importante sobre el estado final y el impacto de las actividades de formación en investigación que se realizan en la Universidad Católica Luis Amigó, apoyados por los Grupos de Investigación respectivos.Item Construcción de un modelo para predecir el riesgo de infección con COVID-19(Universidad Católica Luis Amigó, 2021) Vélez Velandia, Elizabeth; Gil Vera, Víctor DanielEl COVID-19 ha cobrado la vida de millones de personas a nivel mundial. A pesar de que son grandes los esfuerzos realizados por entes gubernamentales para detener su propagación y pese a que ya existen vacunas (Pfizer, Aztrazeneca, Sputnik, Sinovac, Novavax) que generan una inmunidad temporal, el número de infectados y muertes no cesa. El objetivo de esta investigación fue aplicar diferentes técnicas de Machine Learning (ML) para identificar si un paciente infectado con COVID-19 morirá o no. Para la construcción de los modelos de clasificación se empleó una base de datos pública de 566.602 pacientes mexicanos infectados con el virus, los modelos entrenados fueron; regresión logística, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, Decision Tree y Random forest. Se concluye que la precisión obtenida por todos los modelos fue buena (>70%), el modelo de regresión logística obtuvo la precisión más alta.